随机噪声满足怎么样的分布规律?

那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色噪声“。这种噪声其分布是高斯的，但是它的频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样的时候不是随机采样的，而是按照某种规律来采样的。白噪声应该是自相关函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零。

噪声监测主要讨论空气声。 人类是生活在一个声音的环境中，通过声音进行交谈、表达思想感情以及开展各种活动。但有些声音也会给人类带来危害。例如，震耳欲聋的机器声，呼啸而过的飞机声等。

σ准则又称为拉依达准则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。且3σ适用于有较多组数据的时候。

白噪音是一种声音。白噪音是一种均匀、无规律性的声音，它通常呈现为一种混合多种频率的声音，具有平均的频谱特性。它包含各种频率的声音混合在一起，以至于听起来像是均匀的静态噪声。下面将详细介绍白噪音的特性及应用。首先，白噪音的特性在于其均匀性和随机性。

RMAA测试的结果为噪声水平-50dBA，可以说是相当差的结果，而且二者是吻合的。由图中我们可以看出，其噪声能量大部分分布在300Hz以下，而且主要是由50Hz和75Hz的谐波产生的，可以推断是交流电源和显卡的干扰造成的，而其余频段则能量小得多，到1KHz以上都在-86dB以下。这就是“分段噪声”的体现。

随机信号的特性在于其参数无法预知，但其统计特性却有迹可循，如数学期望、方差和相关函数，它们是描述随机过程的基石。 数学期望与方差的解析 随机信号的数学期望，是所有样本分布的中心，方差则衡量其围绕期望的波动程度。相关函数则是信号内部结构的桥梁，揭示了信号随时间演变的规律。

均匀量化的过载区的量化信噪比与量化级数有关吗?

D 2，B 后面的感觉很无聊，老掉牙的东西，估计这套题是根据一本书的内容出的，要看书查查，比如“混合编码”就是个很无厘头的概念，没什么探讨价值。

错误；错误（解码器是7/12变换）；正确；亲，题目不完整；正确；正确；错误（非均匀量化使小信号量化误差减小，大信号一般却增加了）错误（量化误差是由量化阶段造成的，不满足抽样定理造成的是频谱混叠，该问的两者怎么说。。

戴森球计划主要玩法是建设产线解决产线问题，最终生产戴森球，那么产线的建立需要注意哪些问题呢，下面请看“truewillium”分享的戴森球计划线性量化分流系统讲解，希望能够帮助大家。在戴森球计划中，有两种量化分流模式，一是分拣器的减法器分流，二是四向分离器的除法器分流。结合这两种方式，可以得到几乎所有的流量模式。